公开(公告)号：CN116151388B

公开(公告)日：2024-09-03

申请号：CN202211531993.6

申请日：2022-12-01

Applicant: 广州大学 ,  中国铁道科学研究院集团有限公司电子计算技术研究所

Inventor： 殷丽华 ,  陶富强 ,  孙哲 ,  方滨兴 ,  王思敏 ,  梁锐

IPC: G06N20/00

Abstract: 本发明提供了一种基于本地化差分隐私的联邦随机森林方法，公开设计了一种模型框架，利用本地化差分隐私机制对客户端建立CART决策树的过程中添加噪声，能够防止重建攻击和推断攻击，提高隐私保护效果；采用Gini指数为决策树选择分裂点和分裂特征，同时利用Bagging集成的思想，在决策树的训练过程中随机选择特征点，减少子节点添加的噪声量，通过服务器‑客户端多轮通信优化随机森林模型，提高模型分类准确率。

公开(公告)号：CN116992463A

公开(公告)日：2023-11-03

申请号：CN202310782231.1

申请日：2023-06-28

Applicant: 广州大学

Inventor： 孙哲 ,  李伟平 ,  殷丽华 ,  陶富强 ,  伍捷威 ,  梁锐 ,  张美范

IPC: G06F21/60 ,  G06F21/64 ,  G06N20/00

Abstract: 本公开提供了一种面向联邦学习的轻量级密文模型贡献度评估方法及系统，方法包括：中心服务器对所有用户分组，分组信息发送给用户；在分组中选择一个第一用户，第一用户选择一个随机数作基数；中心服务器获取从第一用户开始，所有用户将预噪声添加到基数中得到的基数与所有预噪声的和；中心服务器通过第一用户减去基数得所有预噪声的和并告知分组中用户；分组中用户使用所有预噪声的和对预噪声修正得噪声，添加到模型中得噪声模型；中心服务器接收用户根据所在分组生成的噪声模型，对噪声模型进行分组聚合和贡献度评估，根据评估结果处理相应的用户和噪声模型。本公开可确保密文数据生成效率和可用性，提高用户和模型管理精细度。

公开(公告)号：CN116151388A

公开(公告)日：2023-05-23

申请号：CN202211531993.6

申请日：2022-12-01

Applicant: 广州大学 ,  中国铁道科学研究院集团有限公司电子计算技术研究所

Inventor： 殷丽华 ,  陶富强 ,  孙哲 ,  方滨兴 ,  王思敏 ,  梁锐

IPC: G06N20/00

Abstract: 本发明提供了一种基于本地化差分隐私的联邦随机森林方法，公开设计了一种模型框架，利用本地化差分隐私机制对客户端建立CART决策树的过程中添加噪声，能够防止重建攻击和推断攻击，提高隐私保护效果；采用Gini指数为决策树选择分裂点和分裂特征，同时利用Bagging集成的思想，在决策树的训练过程中随机选择特征点，减少子节点添加的噪声量，通过服务器‑客户端多轮通信优化随机森林模型，提高模型分类准确率。